基于docker的AI-Codereview-Gitlab部署实战

AI-Codereview-Gitlab是一个基于大模型的自动化代码审查工具,帮助开发团队在代码合并或提交时,快速进行智能化的审查(Code Review),提升代码质量和开发效率。

主要功能

  • 🚀 多模型支持
    • 兼容 DeepSeek、ZhipuAI、OpenAI、通义千问 和 Ollama,想用哪个就用哪个。
  • 📢 消息即时推送
    • 审查结果一键直达 钉钉、企业微信 或 飞书,代码问题无处可藏!
  • 📅 自动化日报生成
    • 基于 GitLab & GitHub Commit 记录,自动整理每日开发进展,谁在摸鱼、谁在卷,一目了然 😼。
  • 📊 可视化 Dashboard
    • 集中展示所有 Code Review 记录,项目统计、开发者统计,数据说话,甩锅无门!
  • 🎭 Review Style 任你选
    • 专业型 🤵:严谨细致,正式专业。
    • 讽刺型 😈:毒舌吐槽,专治不服("这代码是用脚写的吗?")
    • 绅士型 🌸:温柔建议,如沐春风("或许这里可以再优化一下呢~")
    • 幽默型 🤪:搞笑点评,快乐改码("这段 if-else 比我的相亲经历还曲折!")

工作原理

当用户在 GitLab 上提交代码(如 Merge Request 或 Push 操作)时,GitLab 将自动触发 webhook事件,调用本系统的接口。系统随后通过第三方大模型对代码进行审查,并将审查结果直接反馈到对应的 Merge Request 或 Commit 的Note 中,便于团队查看和处理。

以上均为官方描述,下面进行实战部署操作。

部署实战

官方给了两种部署方案,分别是Docker部署和本地Python环境部署,我们采用的是第一种,并且根据实战操作对部分内容进行了修改。

1. 前期环境准备

操作系统:centos7

Docker版本:24.0.0

Docker-Compose版本:v2.28.0

git版本:1.8.3.1

  • Docker国内镜像源设置:

    vim /etc/docker/daemon.json
    

    将daemon.json改为如下内容:

    { 
         "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","https://pee6w651.mirror.aliyuncs.com"],
         "live-restore": true
    }
    

    保存成功后,运行如下命令进行重新加载:

    systemctl daemon-reload
    systemctl restart docker
    

2.获取源码

实战命令(由于访问GitHub经常超时或者时间较长):

cd /opt
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Codereview-Gitlab.git
cd AI-Codereview-Gitlab

官方命令:

cd /opt
git clone https://github.com/sunmh207/AI-Codereview-Gitlab.git
cd AI-Codereview-Gitlab

3. 配置文件

获取源码后,在AI-Codereview-Gitlab目录下,创建配置文件,执行如下命令:

cp conf/.env.dist conf/.env
vim conf/.env

编辑 conf/.env 文件,配置以下关键参数:

  • 大模型供应商配置参数,此处采用本地ollama部署的Deepseek:32B的大模型,因此修改如下参数部分:

    #大模型供应商配置,支持 deepseek, openai,zhipuai,qwen 和 ollama
    LLM_PROVIDER=ollama
    ...
    #OllaMA settings; 注意: 如果使用 Docker 部署,127.0.0.1 指向的是容器内部的地址。请将其替换为实际的 Ollama服务器IP地址。
    OLLAMA_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
    OLLAMA_API_MODEL=deepseek-r1:32b
    ...
    
  • Gitlab配置,由于本地GitLab端口不是默认80,因此修改如下参数部分:

    #Gitlab配置
    GITLAB_URL=http://192.168.1.111:9080/ #部分老版本Gitlab webhook不传递URL,需要开启此配置,示例:https://gitlab.example.com
    #GITLAB_ACCESS_TOKEN={YOUR_GITLAB_ACCESS_TOKEN} #系统会优先使用此GITLAB_ACCESS_TOKEN,如果未配置,则使用Webhook 传递的Secret Token
    

    同时还需要修改api.py文件内容,修改内容如下:

    将
    def handle_github_webhook(event_type, data):
        # 获取GitHub配置
        github_token = os.getenv('GITHUB_ACCESS_TOKEN') or request.headers.get('X-GitHub-Token')
    ...
    改为:
    def handle_github_webhook(event_type, data):
        # 获取GitHub配置
        github_token = os.getenv('GITHUB_ACCESS_TOKEN')
    ...
    
  • 推送配置,由于本次没有设置企微或钉钉推送,因此未进行相关配置,有需求根据env中的提示进行配置。

4. 镜像修改

官方配置的镜像源部分位于境外,导致部署过程中下载较慢或者网络异常,因此需要修改docker-compose.yml和Dockerfile中的部分参数,具体如下:

  • 修改docker-compose.yml中的image参数:

  • 修改Dockerfile中Python 基础镜像和依赖源参数:

    # 使用官方的 Python 基础镜像改为swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/python:3.10-slim国内
    FROM swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/python:3.10-slim AS base
    ...
    # 安装依赖加上国内源
    RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
    

    修改完成后进行保存。

5. 启动服务

docker-compose up -d

6. 验证部署

7. 配置 GitLab Webhook

创建Access Token

方法一:在 GitLab 个人设置中,创建一个 Personal Access Token。

方法二:在 GitLab 项目设置中,创建Project Access Token。

注:创建的Access Token需要复制后单独保存,否则无法再次获取。

配置 Webhook

在 GitLab 项目设置中,配置 Webhook:

备注

  1. Token使用优先级
    - 系统优先使用 .env 文件中的 GITLAB_ACCESS_TOKEN。
    - 如果 .env 文件中没有配置 GITLAB_ACCESS_TOKEN,则使用 Webhook 传递的Secret Token。
  2. 网络访问要求
    - 请确保 GitLab 能够访问本系统。
    - 若内网环境受限,建议将系统部署在外网服务器上。

8. 配置消息推送

配置钉钉推送

  • 在钉钉群中添加一个自定义机器人,获取 Webhook URL。

  • 更新 .env 中的配置:

    #钉钉配置
    DINGTALK_ENABLED=1  #0不发送钉钉消息,1发送钉钉消息
    DINGTALK_WEBHOOK_URL=https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx #替换为你的Webhook URL
    

企业微信和飞书推送配置类似。

最终效果

From:https://www.cnblogs.com/Bug-Hunter/p/18862776
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